接口幂等性

1：接口调用存在的问题：
现在的系统大多拆分为分布式SOA，或者微服务，一套系统中包含了多个子系统服务，而一个子系统服务往往会去调用另一个服务，而服务调用服务无非就是使用RPC通信或者restful,既然是通信，那么就有可能在服务器处理完毕后返回结果的时候挂掉，这个时候用户端发现很久没有响应，那么就会多次点击按钮，那么请求就会有多次，那么处理数据的结果是否要统一呢？那是肯定的！尤其在支付场景。

2：什么是接口幂等性：
接口幂等性就是用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会因为多次点击而产生了副作用；比如说支付场景，用户购买了商品支付扣款成功，但是返回结果的时候网络异常，此时钱已经扣了，用户再次点击按钮，此时会进行第二次扣款，返回结果成功，用户查询余额返发现多扣钱了，流水记录也变成了两条．．．,这就没有保证接口的幂等性。

3. 什么情况下需要保证接口的幂等性
   在增删改查4个操作中，尤为注意就是增加或者修改，
   A: 查询操作
   查询对于结果是不会有改变的，查询一次和查询多次，在数据不变的情况下，查询结果是一样的。select是天然的幂等操作
   B: 删除操作
   删除一次和多次删除都是把数据删除。(注意可能返回结果不一样，删除的数据不存在，返回0，删除的数据多条，返回结果多个,在不考虑返回结果的情况下,删除操作也是具有幂等性的)
   C: 更新操作
   修改在大多场景下结果一样,但是如果是增量修改是需要保证幂等性的,如下例子:
   把表中id为XXX的记录的A字段值设置为1,这种操作不管执行多少次都是幂等的
   把表中id为XXX的记录的A字段值增加1,这种操作就不是幂等的
   D: 新增操作
   增加在重复提交的场景下会出现幂等性问题,如以上的支付问题

4. 那么如何设计接口才能做到幂等呢？
   常见的两种实现方案: 1. 通过代码逻辑判断实现 2. 使用token机制实现 下面以支付系统为例,分别对接口的幂等性进行说明与实现
   A: 通过代码逻辑判断实现接口幂等性,只能针对一些满足判断的逻辑实现,具有一定局限性
   用户购买商品的订单系统与支付系统；订单系统负责记录用户的购买记录已经订单的流转状态（orderStatus),支付系统用于付款，提供如下接口，订单系统与支付系统通过分布式网络交互。
   boolean pay(int accountid,BigDecimal amount) //用于付款，扣除用户的
   
   这种情况下，支付系统已经扣款，但是订单系统因为网络原因，没有获取到确切的结果，因此订单系统需要重试。由上图可见，支付系统并没有做到接口的幂等性，订单系统第一次调用和第二次调用，用户分别被扣了两次钱，不符合幂等性原则（同一个订单，无论是调用了多少次，用户都只会扣款一次）。如果需要支持幂等性，付款接口需要修改为以下接口：
   boolean pay(int orderId,int accountId,BigDecimal amount)
   通过orderId来标定订单的唯一性，付款系统只要检测到订单已经支付过，则第二次调用不会扣款而会直接返回结果：
   
   在不同的业务中不同接口需要有不同的幂等性，特别是在分布式系统中，因为网络原因而未能得到确定的结果，往往需要支持接口幂等性。

随着分布式系统及微服务的普及，因为网络原因而导致调用系统未能获取到确切的结果从而导致重试，这就需要被调用系统具有幂等性。例如上文所阐述的支付系统，针对同一个订单保证支付的幂等性，一旦订单的支付状态确定之后，以后的操作都会返回相同的结果，对用户的扣款也只会有一次。这种接口的幂等性，简化到数据层面的操作：
update userAmount set amount = amount - ‘value’ ,paystatus = ‘paid’ where orderId= ‘orderid’ and paystatus = ‘unpay’
其中value是用户要减少的订单，paystatus代表支付状态，paid代表已经支付，unpay代表未支付，orderid是订单号。
在上文中提到的订单系统，订单具有自己的状态（orderStatus),订单状态存在一定的流转。订单首先有提交（0），付款中（1），付款成功（2），付款失败（3），简化之后其流转路径如图：

当orderStatus = 1 时，其前置状态只能是0，也就是说将orderStatus由0->1 是需要幂等性的
update Order set orderStatus = 1 where OrderId = ‘orderid’ and orderStatus = 0
当orderStatus 处于0，1两种状态时，对订单执行0->1 的状态流转操作应该是具有幂等性的。这时候需要在执行update操作之前检测orderStatus是否已经=1，如果已经=1则直接返回true即可。
但是如果此时orderStatus = 2,再进行订单状态0->1 时操作就无法成功，但是幂等性是针对同一个请求的，也就是针对同一个requestid保持幂等。 这时候再执行
update Order set orderStatus = 1 where OrderId = ‘orderid’ and orderStatus = 0
接口会返回失败，系统没有产生修改，如果再发一次，requestid是相同的，对系统同样没有产生修改。

B: 使用token机制实现接口幂等性,通用性强的实现方法
token机制实现步骤:
1. 生成全局唯一的token,token放到redis或jvm内存,token会在页面跳转时获取.存放到pageScope中,支付请求提交先获取token
2. 提交后后台校验token，执行提交逻辑,提交成功同时删除token，生成新的token更新redis ,这样当第一次提交后token更新了,页面再次提交携带的token是已删除的token后台验证会失败不让提交
token特点： 要申请，一次有效性，可以限流
注意： redis要用删除操作来判断token，删除成功代表token校验通过，如果用select+delete来校验token，存在并发问题，不建议使用

实现幂等性的关键在于识别重复的请求，对重复的请求返回成功即可，无需再对系统造成影响。

4.解决方案
在微服务架构下，我们在完成一个订单流程时经常遇到下面的场景：

一个订单创建接口，第一次调用超时了，然后调用方重试了一次
在订单创建时，我们需要去扣减库存，这时接口发生了超时，调用方重试了一次
当这笔订单开始支付，在支付请求发出之后，在服务端发生了扣钱操作，接口响应超时了，调用方重试了一次
一个订单状态更新接口，调用方连续发送了两个消息，一个是已创建，一个是已付款。但是你先接收到已付款，然后又接收到了已创建
在支付完成订单之后，需要发送一条短信，当一台机器接收到短信发送的消息之后，处理较慢。消息中间件又把消息投递给另外一台机器处理。

以上问题，就是在单体架构转成微服务架构之后，带来的问题。当然不是说单体架构下没有这些问题，在单体架构下同样要避免重复请求。但是出现的问题要比这少得多。
为了解决以上问题，就需要保证接口的幂等性，接口的幂等性实际上就是接口可重复调用，在调用方多次调用的情况下，接口最终得到的结果是一致的。有些接口可以天然的实现幂等性，比如查询接口，对于查询来说，你查询一次和两次，对于系统来说，没有任何影响，查出的结果也是一样。
除了查询功能具有天然的幂等性之外，增加、更新、删除都要保证幂等性。那么如何来保证幂等性呢？

全局唯一ID
如果使用全局唯一ID，就是根据业务的操作和内容生成一个全局ID，在执行操作前先根据这个全局唯一ID是否存在，来判断这个操作是否已经执行。如果不存在则把全局ID，存储到存储系统中，比如数据库、redis等。如果存在则表示该方法已经执行。
从工程的角度来说，使用全局ID做幂等可以作为一个业务的基础的微服务存在，在很多的微服务中都会用到这样的服务，在每个微服务中都完成这样的功能，会存在工作量重复。另外打造一个高可靠的幂等服务还需要考虑很多问题，比如一台机器虽然把全局ID先写入了存储，但是在写入之后挂了，这就需要引入全局ID的超时机制。
使用全局唯一ID是一个通用方案，可以支持插入、更新、删除业务操作。但是这个方案看起来很美但是实现起来比较麻烦，下面的方案适用于特定的场景，但是实现起来比较简单。

去重表
这种方法适用于在业务中有唯一标的插入场景中，比如在以上的支付场景中，如果一个订单只会支付一次，所以订单ID可以作为唯一标识。这时，我们就可以建一张去重表，并且把唯一标识作为唯一索引，在我们实现时，把创建支付单据和写入去去重表，放在一个事务中，如果重复创建，数据库会抛出唯一约束异常，操作就会回滚。